He emparejado datos de la siguiente manera. Estos son la proporción correcta de las puntuaciones (que van de 0 a 1) a partir de varios experimentos en los que el Tratamiento X y el Tratamiento Y fueron administrados.
Tratamiento X: 0.25, 0.35, 0.15, 0.15, etc. Tratamiento Y: 0.55, 0.56, 0.33, 0.08, etc.
Basado en las predicciones teóricas, que deben esperar cerca de una relación 1:1 entre los datos de Tratamiento X y Tratamiento de Y. Así, por ejemplo, en el experimento 1, el resultado debe ser el mismo (pero no lo son, 0.25 vs 0.55).
En consecuencia, si puedo crear un diagrama de dispersión de X vs Y puntuaciones, y la relación 1:1 cabo, todos los puntos deben estar en una línea diagonal con pendiente 1,1 e interceptar a 0.
La pregunta clave es: ¿cómo puedo probar para el Tratamiento X ser diferente de Tratamiento Y (o no)? (Mis datos indican que las predicciones en la literatura están mal, y no hay una relación 1:1; me gustaría encontrar una manera de probar que). Dos preguntas siguientes:
- Mi primer pensamiento es para hacer una prueba del signo, 2-tailed. En R, sin embargo, binom.prueba requiere de enteros positivos. Hay una solución para que?
- Alternativamente, ¿alguno de ustedes sugieren una manera más sofisticada para probar la relación entre el Tratamiento X y el Tratamiento Y? Por ejemplo, una forma de evaluar cómo muchos puntos de caída por encima o por debajo de la predicción de la relación (por ejemplo, Y mayor que X, o X mayor que Y)?
Gracias por cualquier sugerencia!
